| 基于粒子群优化相关向量机的岩层可钻性预测 |
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| 引用本文： | 韩丽丽. 基于粒子群优化相关向量机的岩层可钻性预测[J]. 探矿工程(岩土钻掘工程), 2016, 43(3): 23-26 |
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| 作者姓名： | 韩丽丽 |
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| 作者单位： | 中国地质科学院勘探技术研究所 |
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| 基金项目： | 中国地质调查局地质调查项目“鄂尔多斯盆地陇东严重缺水地区水文地质调查”（编号：12120113016900） |
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| 摘 要： | 本文提出了一种基于粒子群优化相关向量机(PSO-RVM)的岩层可钻性预测方法。该方法选取岩层埋深H、声波时差AC、电阻率ρd、岩层密度ρ和泥质含量Vsh等5个参数作为评价岩层可钻性的基本参数。以某油田Du4钻井为例,采用PSO-RVM方法、多元回归方法和RVM方法对岩层可钻性进行评价。计算结果表明,PSO-RVM模型的预测结果与实测数据非常接近,其预测精度明显高于多元回归方法和RVM方法,说明本文提出的方法具有一定的优越性和较高的精度,可以较好地应用于钻井工程中岩层可钻性预测。
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| 关 键 词： | 粒子群算法；支持向量机算法；岩层可钻性 |
| 收稿时间： | 2016-01-13 |
| 修稿时间： | 2016-01-13 |
Drillability of Rock Formations Assessment by Relevance Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization |
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| HAN Li-li. Drillability of Rock Formations Assessment by Relevance Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization[J]. Exploration Engineering （Rock & Soil Drilling and Tunneling）, 2016, 43(3): 23-26 |
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| Authors: | HAN Li-li |
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| Affiliation: | The Institute of Exploration Techniques, CAGS |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization support vector machine algorithm rock drillability |
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